Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 716

 
Alexander_K2:

Michael, como terminaram as experiências de entropia/não-centrismo?

Meus irmãos me aconselharam a instalar o R e a colocar um par de plugins com trechos de código. Como resultado, eu parei todos os cálculos no Excel e uso pacotes prontos. Em R I fiz um cálculo do número de variáveis de entrada importantes para a saída de cada linha da tabela, e para várias saídas. Como resultado eu recebo alguma quantidade de dados dependendo do tamanho da tabela e da variável de saída. Eu escolho a saída onde eu tenho o número máximo de variáveis importantes na profundidade máxima de amostragem. Então eu treino os modelos na amostra preparada. E você sabe, em todos os anos de treinamento de IA esta é a primeira vez que os testes mostram resultados tão estáveis e satisfatórios. Mas todos os testes não terão valor se o sinal não puder ser levantado, e quando ele subir e as pessoas prestarem atenção a ele, todos começarão a ler meu artigo novamente e tentarão entender o que eu fiz e como o fiz. Afinal, não importa realmente como o fiz, desde que funcione a longo prazo. E não importa se você usa um computador ou IA. O importante é o resultado final!!!!!

 

E este é o elo desgastado que inicia toda a acção no mercado. É interessante observar a partir do minuto 20. É aí que ele obtém o essencial...

https://www.youtube.com/watch?v=d4XzMqHNeew

Atirei isto àqueles que acham que o meu conhecimento do mercado é ridículo. Embora eu saiba muito pouco sobre o mercado, estou olhando para ele sobriamente, sem ilusões e sem óculos cor-de-rosa. Desejo-lhe o mesmo em ......
 
Mihail Marchukajtes:

Meus irmãos me aconselharam a instalar o R e a colocar um par de plugins com trechos de código. Como resultado, eu parei todos os cálculos no Excel e utilizo os pacotes prontos. Em R Fiz um cálculo do número de variáveis de entrada importantes para a saída de cada linha da tabela, e também para várias saídas. Como resultado eu recebo alguma quantidade de dados dependendo do tamanho da tabela e da variável de saída. Eu escolho a saída onde eu tenho o número máximo de variáveis importantes na profundidade máxima de amostragem. Então eu treino os modelos na amostra preparada. E você sabe, em todos os anos de treinamento de IA esta é a primeira vez que os testes mostram resultados tão estáveis e satisfatórios. Mas todos os testes não terão valor se o sinal não puder ser levantado, e quando ele subir e as pessoas prestarem atenção a ele, todos começarão a ler meu artigo novamente e tentarão entender o que eu fiz e como o fiz. Afinal, não importa realmente como o fiz, desde que funcione a longo prazo. E não importa se você usa um computador ou IA. O importante é o resultado final!!!!!

Bem, quero dizer, neste momento, toda a pesquisa está em espera. São utilizados modelos prontos de R, contando até com um pequeno +. A seguir - abrir o sinal e, se houver dinheiro estável na bolsa, continuar a pesquisa fora dos modelos. Estou correto ao entender a situação atual?

 
Alexander_K2:

Bem, isto é, neste momento, toda a pesquisa está em espera. Os modelos prontos de R estão sendo usados, mesmo que seja apenas para um pequeno +. Em seguida, abra o sinal e, se houver dinheiro estável na bolsa, continue a pesquisa fora dos modelos. Compreendo a situação actual correctamente?

Não. Agora a pesquisa está em pleno andamento, ou seja, testes em larga escala em conexão com novas oportunidades. Os resultados até agora são mais do que satisfatórios. O sinal já está lá, agora só preciso de o levantar :-).

Em R I estou a pré-processar os dados e a deitar fora o lixo dos dados. Como se vê, a presença de lixo na entrada degrada muito o desempenho do modelo no OOS. Após o pré-processamento, quando R me diz que essas entradas exatas têm dependência da saída, eu procuro a dependência em si no otimizador. Eu tenho cerca de 3-5 modelos, depois faço o teste de controle de cada modelo e seleciono aquele que passou no teste. Depois coloquei-o no robot e verifiquei.....

 
Mihail Marchukajtes:

.... Acontece que a presença de lixo na entrada degrada muito o desempenho do modelo no OOS.

+100

E não só em circuito aberto.

 
É claro que um modelo 100% ainda é um acidente e não uma espécie de estabilidade (obtê-los). Mas o que há de bom num modelo? Porque é errado em casos pequenos e sempre diz corretamente nesses casos quando há um grande lucro no sinal. Devo apenas tratar de algumas tarefas domésticas e terminar os meus testes e vou mostrar-vos a minha abordagem a um instrumento como as opções binárias. Acontece que você também pode ganhar com eles com uma vantagem no mercado como um todo. Essa é uma abordagem profissional à ferramenta, em vez de ataques frenéticos com princípios de casino. Pura estratégia.....!!!
 
Mihail Marchukajtes:

Não. A pesquisa está agora em pleno andamento, ou seja, testes em larga escala em conexão com as novas possibilidades que surgiram. Os resultados são mais do que satisfatórios até agora. O sinal já está lá, agora só preciso de o levantar :-).

Em R I estou a pré-processar os dados e a deitar fora o lixo dos dados. Como se vê, a presença de lixo na entrada degrada muito o desempenho do modelo no OOS. Após o pré-processamento, quando R me diz que essas entradas exatas têm dependência da saída, eu procuro a dependência em si no otimizador. Eu tenho cerca de 3-5 modelos, depois faço o teste de controle de cada modelo e seleciono aquele que passou no teste. Depois coloquei-o no robô e vi como correu.....

por isso tudo o que tem de fazer é deitar fora o jpredictor e usar a abundância de modelos em R

talvez as tuas características sejam tão ardentes que qualquer modelo estaria bem com elas.

 
Maxim Dmitrievsky:

por isso tudo o que tem de fazer é deitar fora o jpredictor e usar a abundância de modelos em R

talvez os teus sinais sejam tão ardentes que qualquer modelo estaria bem com eles.

Essa é uma afirmação fundamentalmente errada. A questão é que a Reshetov apertou todos os parafusos do otimizador até o limite em termos de retreinamento. Máximas condições severas para a seleção do modelo, sem mencionar a construção aleatória de treinamento e testes. Parece-me que as porcas estão apertadas até demais, porque com a abundância de modelos de dados de entrada raramente tinha sequer um décimo de todas as entradas. MAS o que é que o R fez?

Ao pré-processar R dá, estes inputs têm algum tipo de relação com esta saída. Então R só diz sobre a existência dessa correlação, e a busca por essa correlação é feita pelo otimizador e com suas duras regras para reduzir o supertreinamento ele constrói modelos no campo de dados úteis para a saída e não é supertreinado. Pelo menos tenta..... Então é uma boa simbiose !!!!

 
Mihail Marchukajtes:

Bem. A crítica está em alta consideração..... Boa maneira de ir.....

Diga-me, o que há de tão ridículo no meu posto? O que há de errado com isso????

Nada, apenas generalidades no estilo de Gertschik.


 
Mihail Marchukajtes:

Fui aconselhado pelos meus irmãos da ciência a instalar o R...